當(dāng)大家還在為通用聊天模型的“智商”和“情商”爭論不休時，上海人工智能實驗室悄悄扔出了一張王牌，直接殺入了最硬核的賽道——科學(xué)研究。

這張牌，就是Intern-S1-mini。

別被它名字里的“mini”迷惑了。這可不是什么玩具，而是一把鋒利、精準、專門為科學(xué)家和工程師打造的手術(shù)刀。

一把解剖刀，而非一把瑞士軍刀

我們見過太多號稱“無所不能”的瑞士軍刀式模型，它們什么都能聊上幾句，但真要鉆進專業(yè)領(lǐng)域，往往就顯得力不從心。Intern-S1-mini則完全是另一路數(shù)，它的目標從一開始就異常明確：成為最懂科學(xué)的AI助手。

它的底子很扎實，基于強大的Qwen3-8B語言模型和InternViT視覺編碼器。但真正讓它脫胎換骨的，是它那堪稱“恐怖”的訓(xùn)練數(shù)據(jù)——總計5萬億的token里，有整整一半，也就是2.5萬億，是純粹的科學(xué)數(shù)據(jù)。

你可以想象一下，這相當(dāng)于把化學(xué)、生物、材料、物理等領(lǐng)域半個圖書館的知識，硬生生“喂”給了這個80億參數(shù)的大腦。結(jié)果就是，它不再是一個泛泛而談的“通才”，而是一個眼神里都閃爍著科學(xué)光芒的“專才”。

它究竟“神”在哪里？

如果你覺得這只是堆料，那就錯了。Intern-S1-mini有幾個真正讓人眼前一亮的“絕活”。

• 它能“讀懂”科學(xué)的語言

對于大多數(shù)通用模型來說，一個復(fù)雜的分子式（比如 ??C??H??NO???）或一段蛋白質(zhì)序列，基本就是一串天書。但Intern-S1-mini通過一個叫“動態(tài)分詞器”的技術(shù)，能夠原生理解這些科學(xué)符號。它不是靠猜，而是真的“認識”這些符號的結(jié)構(gòu)和意義。這意味著你可以直接把論文里的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖或者生物序列扔給它，它能像個資深研究員一樣進行解析。

• 它有一個深思熟慮的“思考模式”

模型默認開啟了一個“思考模式”。這意味著當(dāng)你問它一個復(fù)雜問題時，它不會草率地給出答案，而是會先生成一系列中間的推理步驟，一步步推導(dǎo)出最終結(jié)論。這不僅大大提高了答案的準確性，也讓它的思考過程變得透明、可追溯。它就像一個愿意給你展示演算過程的學(xué)霸，讓你知其然，更知其所以然。

• 小身材里藏著大能量

在最能體現(xiàn)硬實力的科學(xué)基準測試上，Intern-S1-mini的表現(xiàn)堪稱驚艷。在化學(xué)領(lǐng)域的權(quán)威測試ChemBench上，它跑出了76.47的高分；在材料科學(xué)的MatBench上，得分61.55。這些成績不僅大幅領(lǐng)先同規(guī)模的開源模型，甚至在某些專項上，已經(jīng)敢于和那些更大、更封閉的商業(yè)模型掰手腕。

從實驗室走向你的桌面

最酷的是，這樣一個強大的工具，并沒有被鎖在象牙塔里。

它的部署門檻相當(dāng)親民。一張A100或H800級別的GPU就能讓它流暢運行，更重要的是，它全面擁抱了開源社區(qū)，支持 ??lmdeploy???、 ??vllm???等主流框架，甚至可以通過 ??ollama??進行一鍵本地部署。

這意味著什么？

這意味著無論你是一名在實驗室里為化合物合成路徑發(fā)愁的研究生，還是一名希望加速新材料研發(fā)的工程師，又或者只是一個對科學(xué)充滿好奇的學(xué)生，你都可以讓這個頂尖的科研助手在自己的電腦上運行起來。

寫在最后

Intern-S1-mini的出現(xiàn)，傳遞了一個非常清晰的信號：開源AI的力量正在從通用領(lǐng)域，向更垂直、更專業(yè)的腹地滲透。它不是要取代科學(xué)家，而是要成為他們手中最強大的工具，將他們從繁瑣的數(shù)據(jù)解析和文獻檢索中解放出來，去進行更高層次的思考和創(chuàng)造。

它更像一個火種，點燃了開源AI在嚴肅科學(xué)領(lǐng)域探索的燎原之火。這把火，值得我們每一個人去關(guān)注。

本文轉(zhuǎn)載自????墨風(fēng)如雪小站????，作者：墨風(fēng)如雪